Robust machine learning methods for computational paralinguistics and multimodal affective computing
Hesaplamasal paralinguistik ve çok-kipli duyuşsal hesaplama için gürbüz yapay öğrenme yönemleri
- Tez No: 409255
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ALBERT ALİ SALAH, PROF. DR. SADIK FİKRET GÜRGEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Görüntü işleme yöntemleri, Sayısal işaret işleme, Veri güdümlü öğrenme, Image processing methods, Digital signal processing, Data-driven learning
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İnsan-makina iletişimini insan-insan iletişimine yaklaştırmak için, insan-makina etkileşim alanında duygu durum (örn. duygu, ruh hali), özellik (örn. kişilik) ve sosyal işaretler (örn. düş kırıklığı, fikir ayrılığı) analizine artan ilgi söz konusudur. Bunun akıllı eğitim sistemlerinden duyguları anlayabilen robotlara, akıllı çağrı merkezlerinden uzaktan hastaları takip eden sistemlere kadar çeşitli uygulamaları vardır. Konuşmacı durum ve özelliklerini kapsayan hesaplamasal paralinguistik çalışma alanı, konuşmacı ve veritabanı değişkenliği gibi gerçek hayat problemleriyle yüzleşmektedir. Bu tezde, bu problemleri çözmek için çeşitli yapay öğrenme yöntemleri geliştirilmesi hedeflenmiştir. Yüksek boyutlu paralinguistik verilerin modellenmesi için otomatik model seçim yöntemleri geliştirilmiştir. Bu yaklaşımlar farklı değişkenlik kaynaklarını parametrik bir şekilde ele alabilmektedir. İstatistiksel modeller ve sınıflayıcılara özlü, potansiyeli yüksek öznitelikler sağlamak için ayrımsayıcı izdüşüm tabanlı yeni değişken seçim yöntemleri tanıtılmıştır. Ek olarak, zorlu koşullarda gürbüz duyuşsal hesaplama için çok-kipli tümleştirme teknikleri irdelenmiştir. Önerilen yöntem ve yaklaşımlar INTERSPEECH Computational Paralinguistics Challenge (2013-2015), Audio-Visual Emotion Challenge (2013/2014), ve Emotion Recognition in the Wild Challenge 2014 gibi bir dizi yakın tarihli yarışma veri kümelerinde geçerlenmiştir. Bu tezde önerilen yöntemler sadelik ve hesaplamasal verimlilik özelliklerini taşımakla beraber, bu veri kümelerinin çoğunda problem üzerinde raporlanmış en iyi çözümlere çok yakın veya daha yüksek başarı elde etmiştir.
Özet (Çeviri)
The analysis of affect (e.g. emotions or mood), traits (e.g. personality), and social signals (e.g. frustration, disagreement) are of increasing interest in human computer interaction, in order to drive human-machine communication to become closer to human-human communication. It has manifold applications ranging from intelligent tutoring systems to affect sensitive robots, from smart call centers to patient telemonitoring. The study of computational paralinguistics, which covers the analysis of speaker states and traits, faces with real life challenges of inter-speaker and inter-corpus variability. In this thesis, machine learning methods addressing these challenges are targeted. Automatic model selection methods are explored for modeling high dimensional paralinguistics data. These approaches can deal with different sources of variability in a parametric manner. To provide statistical models and classifiers with a compact set of potent features, novel feature selection methods based on discriminative projections are introduced. In addition, multimodal fusion techniques are sought for robust affective computing in the wild. The proposed methods and approaches are validated over a set of recent challenge corpora, including INTERSPEECH Computational Paralinguistics Challenge (2013-2015), Audio-Visual Emotion Challenge (2013/2014), and Emotion Recognition in the Wild Challenge 2014. The methods proposed in this thesis advance the state-of-the-art in most of these corpora and yield competitive results in others, while enjoying the properties of parsimony and computational efficiency.
Benzer Tezler
- Implementation and assessment of machine learning methods for multidisciplinary aerospace problems
Makine öğrenmesi yöntemlerinin çok disiplinli hava-uzay problemlerine uygulanması ve değerlendirilmesi
DİLAN KILIÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELİKE NİKBAY
- Efficiency improvement via new methods for data valuation, privacy and communication in federated learning
Yeni veri değerlendirme, gizlilik ve haberleşme yöntemleri ile federe öğrenmede verimlilik artırımı
EMRE ARDIÇ
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YAKUP GENÇ
- The empirical analysis of international climate policies for energy decisions
Uluslararası iklim politikalarının enerji kararları için ampirik analizi
MUHAMMED MÜCAHİT DENK
Doktora
İngilizce
2025
EnerjiKoç ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği ve Operasyon Yönetimi
PROF. DR. CEYDA OĞUZ
- A robust deep-learning-based detector for Pre-miRNA classification
Pre-miRNA sınıflandırması için derin öğrenme temelli güçlü bir dedektör
ABDULKADİR TAŞDELEN
Doktora
İngilizce
2021
BiyomühendislikAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAHA ŞEN
- Kısmi diferansiyel denklemleri çözmek için kuantum makine öğrenmesi algoritmaları
Quantum machine learning algorithms for solving partial differential equations
AFRAH NAJIB ABDULLAH FAREA
Doktora
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA SERDAR CELEBİ